Vietnamesischer Forscher nutzt KI, um Darmbakterien zu „entschlüsseln“.

Die Arbeit des Forschers Dang Thanh Tung (Universität Tokio) trägt dazu bei, die Kommunikation zwischen Darmbakterien zu entschlüsseln und eröffnet damit eine neue Richtung für die personalisierte Medizin.

Illustration: ScienceDaily

Laut ScienceDaily haben Wissenschaftler der Universität Tokio in Japan in einer bahnbrechenden Studie mithilfe fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) das komplexe Ökosystem der Darmbakterien und die chemischen Signale zwischen ihnen entschlüsselt.

Das Team entwickelte ein neues Bayes'sches neuronales Netzwerk namens VBayesMM, das reale biologische Zusammenhänge anstelle zufälliger Korrelationen erkennt. Das System übertraf herkömmliche Modelle in Studien zu Adipositas, Schlafstörungen und Krebs.

Darmbakterien spielen eine entscheidende Rolle für die menschliche Gesundheit und beeinflussen Verdauung, Immunsystem und sogar die Stimmung. Der menschliche Körper enthält etwa 30–40 Billionen menschliche Zellen, während allein der Darm bis zu 100 Billionen Bakterienzellen beherbergt – das heißt, wir tragen mehr Bakterienzellen als eigene Zellen in uns.

Diese Mikroorganismen sind nicht nur an der Verdauung beteiligt, sondern produzieren und wandeln auch Tausende von kleinen Verbindungen um, sogenannte Metaboliten – „chemische Botenstoffe“, die den Stoffwechsel, das Immunsystem und die Gehirnfunktion beeinflussen.

„Wir fangen erst an zu verstehen, welche Bakterien welche Stoffwechselprodukte produzieren und wie sich diese Beziehungen bei verschiedenen Krankheiten verändern“, sagte Forscher Tung Dang (Dang Thanh Tung) vom Tsunoda-Labor, Abteilung für Biowissenschaften, Universität Tokio.

Wenn wir die Wechselwirkungen zwischen Bakterien und Chemikalien präzise abbilden können, können wir personalisierte Behandlungen entwickeln – zum Beispiel die Kultivierung einer bestimmten Bakterienart zur Produktion einer Substanz mit gesundheitsförderndem Effekt oder die Entwicklung von Therapien, die diese Substanzen zur Behandlung von Krankheiten manipulieren.“

Das Problem liegt in der schieren Menge der Daten: Tausende von interagierenden Bakterienarten und Verbindungen machen es extrem schwierig, aussagekräftige Muster zu erkennen.

Um dieses Problem zu lösen, nutzte das Team KI mit einem Bayes'schen Ansatz, um die Bakteriengruppen zu erkennen, die tatsächlich jeden Metaboliten beeinflussen, und berechnete außerdem das Konfidenzniveau der Vorhersagen – was dazu beitrug, irreführende Schlussfolgerungen zu vermeiden.

„Bei Tests mit realen Daten zu Schlafstörungen, Adipositas und Krebs übertraf unser Modell bestehende Methoden durchweg und identifizierte Bakterienfamilien, die bekannten biologischen Prozessen entsprachen“, fügte Tung hinzu. „Dies bestärkt uns in der Annahme, dass das System tatsächliche biologische Zusammenhänge und keine zufälligen statistischen Muster erkennt.“

Die Möglichkeit, Unsicherheiten zu quantifizieren, trägt dazu bei, dass VBayesMM Wissenschaftlern zuverlässigere Informationen liefert. Die Analyse großer mikrobieller Datensätze ist jedoch nach wie vor rechenintensiv, wobei sich dieser Aufwand mit fortschreitender Technologie verringern wird. Das System erzielt die besten Ergebnisse, wenn die Menge der mikrobiellen Daten größer ist als die der Metabolitdaten; bei einer größeren Anzahl mikrobieller Daten nimmt die Genauigkeit ab.

Darüber hinaus behandelt VBayesMM jede Bakterienart weiterhin als eine unabhängige Einheit, obwohl sie in Wirklichkeit komplex miteinander interagieren.

Das Team arbeitet nun daran, das Modell zu erweitern, um umfassendere chemische Datensätze verarbeiten zu können, darunter Verbindungen aus Bakterien, dem menschlichen Körper und der Ernährung. Außerdem sollen „Stammbäume“ von Bakterienarten integriert werden, um die Vorhersagen zu verbessern und die Rechenzeit zu verkürzen.

„Das ultimative Ziel ist es, spezifische Bakterien zu identifizieren, die als Zielstrukturen für Behandlungen oder Ernährungsinterventionen dienen könnten, um so von der Grundlagenforschung zur klinischen Anwendung zu gelangen“, sagt Tung.

Mit diesem neuen KI-Tool kommen Wissenschaftler der Nutzung des Potenzials des Darmmikrobioms zur Entwicklung personalisierter Medizin näher und ebnen so den Weg für eine präzisere und effektivere Gesundheitsversorgung in der Zukunft.

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VNA

Quelle: https://tuoitre.vn/nha-nghien-cuu-viet-dung-ai-giai-ma-vi-khuyen-duong-ruot-20251111125341462.htm